香蕉作為大宗水果,，在運(yùn)輸和貯存時(shí),，通常會(huì)采摘處于綠硬期、未經(jīng)催熟且暫無(wú)法食用的青果,，即青香蕉,。但青香蕉在采收及運(yùn)送過(guò)程中極易遭受機(jī)械性損傷，這不僅有損產(chǎn)品外觀,，還會(huì)降低消費(fèi)者的購(gòu)買意愿,。故而，對(duì)香蕉的碰撞損傷程度進(jìn)行檢測(cè)十分必要,。本文將闡述高光譜成像技術(shù)在香蕉碰撞損傷檢測(cè)中的應(yīng)用。
香蕉是中國(guó)嶺南特色水果之一,。據(jù)統(tǒng)計(jì),，2020 年中國(guó)香蕉產(chǎn)量達(dá) 1151.3 萬(wàn)噸。在采收和運(yùn)輸階段,，香蕉多處于綠硬期（青香蕉）,，這一時(shí)期它們極易受到各種碰撞損傷。不同類型的碰傷都會(huì)加速香蕉果皮活性氧的積累,，進(jìn)而促使香蕉果實(shí)衰老腐敗,。青香蕉受到碰撞損傷后,，微生物容易侵入損傷部位，在催熟過(guò)程中,，隨著乙烯釋放和果實(shí)軟化,，會(huì)出現(xiàn)瘀傷腐爛或黑斑花臉的情況，嚴(yán)重影響香蕉的色澤品質(zhì)與銷售價(jià)格,。所以,，迫切需要一種快速、無(wú)損檢測(cè)青香蕉碰撞損傷的方法,。
傳統(tǒng)的青香蕉碰撞損傷檢測(cè)方法主要有人工肉眼識(shí)別和常規(guī) RGB 圖像識(shí)別,。然而，人工識(shí)別主觀性強(qiáng),，常規(guī) RGB 圖像識(shí)別難以發(fā)現(xiàn)碰撞初期的損傷,。鑒于傳統(tǒng)檢測(cè)方法的這些缺陷，利用高光譜技術(shù)進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)的應(yīng)用得到了快速發(fā)展,。高光譜成像技術(shù)融合了傳統(tǒng)圖像和光譜技術(shù)的長(zhǎng)處,，能夠同時(shí)獲取被檢測(cè)物體的空間信息與光譜信息，通過(guò)測(cè)定物體內(nèi)外部的品質(zhì)參數(shù),，并建立這些參數(shù)與青香蕉碰撞損傷之間的聯(lián)系,，實(shí)現(xiàn)對(duì)碰傷程度的區(qū)分，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)檢測(cè)方法的不足,。
高光譜成像技術(shù)融合了光譜和圖像兩種技術(shù),，能同時(shí)獲取待檢測(cè)對(duì)象的空間及光譜信息。這意味著它不僅可以檢測(cè)出果品的相關(guān)圖像信息,，還包含豐富的光譜信息,。高光譜圖像技術(shù)能夠檢測(cè)水果的內(nèi)外品質(zhì)信息以及食品安全性等綜合性品質(zhì)信息，原因在于圖像檢測(cè)技術(shù)可全面反映果品的外在特征,，光譜檢測(cè)技術(shù)則能檢測(cè)果品的化學(xué)成分和物理結(jié)構(gòu)等信息,。因此，高光譜圖像檢測(cè)技術(shù)是一種操作簡(jiǎn)便,、快速且無(wú)損的新型檢測(cè)技術(shù),。借助高光譜成像技術(shù)和相應(yīng)分析方法，提取特征波長(zhǎng),，再建立相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型,，便可判斷香蕉的碰撞損傷程度。其具體步驟如下：
高光譜圖像數(shù)據(jù)采集：運(yùn)用高光譜成像儀采集數(shù)據(jù)時(shí),，需先開啟儀器預(yù)熱,，隨后進(jìn)行黑白校正。儀器校正完成后，對(duì)樣本進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)采集,。
光譜數(shù)據(jù)提取：對(duì)獲取的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行感興趣區(qū)域的光譜提取,，將每個(gè)感興趣區(qū)域中所有像素點(diǎn)的平均光譜作為該區(qū)域的原始光譜。
光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理：由于原始光譜數(shù)據(jù)包含大量冗余信息和噪音,，所以要對(duì)提取的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,。通過(guò)預(yù)處理，可避免其他因素降低預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性,。
預(yù)測(cè)模型的建立：采用偏最小二乘法,、支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、多元線性回歸等方法,，構(gòu)建基于光譜圖像的預(yù)測(cè)模型。接著將光譜圖像信息輸入模型,，就能準(zhǔn)確檢測(cè)出香蕉的損傷程度,，并判斷該樣品是否合格。
